gemini-3-pro-preview
Gemini 3 Pro Previewは、テキスト、画像、音声、動画、PDFを扱い、テキストを出力するGoogleのマルチモーダル推論モデルです。大きな入力枠、コーディング能力、対応するツールワークフローを備え、詳細な分析、文書比較、証拠に基づくタスク実行に適しています。
- Ailoot Ultra · OpenAI チャット
POST /v1/chat/completionsgemini-3-pro-preview - Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
POST /v1/messagesgemini-3-pro-preview
モデルについて
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Gemini 3 Pro Previewは、マルチモーダル推論とテキスト生成向けにGoogleが提供する、Gemini 3 Proの名前付きプレビュー版です。テキスト、画像、音声、動画、PDF文書を扱い、文章で結果を返せます。想定用途には、複雑な分析、高度なコーディング、アルゴリズム開発、大量の資料と具体的な質問を組み合わせるタスクがあります。
モデルと入力の構造
Gemini 3 Proは、ネイティブのマルチモーダル入力に対応した、Transformerベースの疎な混合エキスパートモデルです。各トークンを、選ばれた一部のエキスパートへ振り分けるアーキテクチャを採用しています。これはモデル設計上の特徴であり、ユーザーが特定のエキスパートを選んだり、配信構成を固定したりする制御ではありません。
タスクに必要な情報に合わせて入力を用意します。文書、スクリーンショット、音声録音は、それぞれ異なる証拠を提供できます。各素材の内容と、回答にどう使うべきかを示してください。出力はあくまでテキストです。画像や発話を理解できることは、このプレビュー版が画像、音声、動画を生成することを意味しません。
マルチモーダル分析
画像は見える内容についての質問、音声は発話や音響情報、動画は時間経過による変化が重要な場面に使います。記憶だけで内容を説明せず、実際の素材を質問に添えてください。複数の素材を比較する場合は、回答が正しい出典を参照できるよう、明確なラベルを付けます。
たとえば製品分析の依頼では、仕様書、画面のスクリーンショット、実演の録画を組み合わせられます。仕様書が約束する内容と、提供された資料で実際に見える、または聞こえる内容を分けて比較するよう求めます。成果物は、所見、それを支える観察、未解決の質問として定義します。
PDFのタスクでは、文書を渡し、調べる節や主張を指定してください。大きなファイルの一般的な要約だけを求めるより、資料に結び付いた比較、抽出、説明を求める質問が有効です。
長いコンテキストと出力枠
このプレビュー版の仕様では、入力上限は1,048,576トークン、出力上限は65,536トークンです。メーカーが示す知識の基準日は2025年1月であり、それ以降の出来事や情報に依存する質問には、新しい証拠を渡してください。入力枠と出力枠は別です。大量の資料を読んで焦点を絞った回答を作る場合、入力のすべてを再現する必要はありません。
長い資料では、文書名、節の境界、コードのパス、出力が答えるべき質問を示し、構造を明確にします。関連する例外や定義は、対象の内容の近くに置きます。長いレポートが必要なら、節の構成と各節で求める証拠を指定してください。
大きなコンテキストウィンドウでも、すべての細部に同じ注意が向けられることや、すべての結論が正しいことは保証されません。Googleは、複数ターンの会話で品質が低下する可能性も示しています。やり取りが進むにつれ、重要な資料上の事実と再利用する文脈を確認してください。回答の重要な主張を支える具体的な箇所や素材と照合します。
コーディングとアルゴリズム開発
提供元の想定用途には、高度なコーディングとアルゴリズムの作業があります。関連するソース、環境の前提、観測した不具合、期待する動作を渡します。アルゴリズムのタスクでは、入力、必要な出力、順序、重複、不正なデータなどの条件を定義してください。
有効なデバッグ依頼では、失敗する入力とエラーに、最小限の関連ソースを組み合わせます。診断と対象を絞った変更を求め、その変更が報告した動作に対応するかを確認します。生成されたコードや「動くはず」という主張は、実際に実行して検証した実装とは別です。
大きなリポジトリについて質問する場合は、入力枠を使い、必要なファイルに明確なパスラベルを付けて渡します。説明、パッチ案、選択肢の分析のどれが必要かを示し、成果物の目的を具体化してください。
ツール、出典、構造化された結果
提供元の仕様では、このプレビュー版は関数呼び出し、コード実行、ファイル検索、検索グラウンディング、URLコンテキストに対応しています。それぞれ役割が異なります。関数呼び出しはアプリケーションが実行する操作を記述し、その後のモデル処理にはツールの結果が証拠を提供します。コード実行はツールのワークフローであり、生成した任意のアプリケーションコードがすでに検証済みであることを保証するものではありません。
検索グラウンディングとURLコンテキストは出典に基づくワークフローを提供し、ファイル検索は用意されたファイル集合を扱います。結論を点検できるよう、ツールの結果と出典の対応を回答とともに保持してください。仕様によると、このモデル版はコンピューター操作とMapsグラウンディングには対応していません。
構造化出力では、定義したスキーマに従って結果を表現できます。生成前にフィールドとその意味を指定し、形式に加えて内容も確認します。有効な構造化オブジェクトでも、事実とタスク固有の要件の確認が必要です。
推論、再利用、版の区別
このプレビュー版はThinkingに対応しています。複数段階の推論が必要な作業では、明確なタスク、関連する証拠、明示的な制約を渡します。結果では前提と役立つ結論を説明する必要があります。非公開の推論やThinkingモードの存在自体は、検証にはなりません。
提供元はキャッシュとバッチへの対応も示しています。これらは内容の能力とは別の処理機能であり、対応しているだけで、特定のリクエストのキャッシュ利用やバッチ結果の正しさが証明されるわけではありません。
Gemini 3 Pro Previewは、Gemini 3.1 Pro Preview、Gemini 3 Pro Image、音声版、Live版と区別してください。このプレビュー版の出力はテキストであり、仕様に画像生成、音声生成、Live動作は含まれません。返された回答、コード、構造化結果を、提供した資料と意図したタスクに照らして評価します。
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions gemini-3-pro-preview
gemini-3-pro-previewはじめに
Gemini 3 Pro Previewは、テキスト、画像、音声、動画、PDFを扱い、テキストを出力するGoogleのマルチモーダル推論モデルです。大きな入力枠、コーディング能力、対応するツールワークフローを備え、詳細な分析、文書比較、証拠に基づくタスク実行に適しています。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- テキスト
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
- 入力の種類
text- 出力の種類
text- 出力形式
- jsonまたはSSE
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 gemini-3-pro-preview | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: テキストでの対話 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
入力素材の組み合わせ
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータcontrol_scope | 仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。 |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
メソッドのエイリアス: /chat/completions
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像/音声/ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 未指定 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 未指定 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
- 明示的キャッシュの料金
- 無効 明示的キャッシュを要求した場合
Ailootの料金
設定別の価格
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.024 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3-pro-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3-pro-preview", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
jsonまたはSSE
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢/ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
元のレスポンスを確認する場合
リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra gemini-3-pro-preview
メソッドパスのエイリアス
/chat/completions
関連する呼び出し用ID
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages gemini-3-pro-preview
gemini-3-pro-previewはじめに
Gemini 3 Pro Previewは、テキスト、画像、音声、動画、PDFを扱い、テキストを出力するGoogleのマルチモーダル推論モデルです。大きな入力枠、コーディング能力、対応するツールワークフローを備え、詳細な分析、文書比較、証拠に基づくタスク実行に適しています。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- json · sse
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages
- 入力の種類
text- 出力の種類
json,sse- 出力形式
- JSONまたはSSE
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 gemini-3-pro-preview | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
入力素材の組み合わせ
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 未指定 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 未指定 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
- 明示的キャッシュの料金
- 無効 明示的キャッシュを要求した場合
Ailootの料金
設定別の価格
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.024 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
{
"model": "gemini-3-pro-preview",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
JSONまたはSSE
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
元のレスポンスを確認する場合
リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra gemini-3-pro-preview
メソッドパスのエイリアス
/chat/completions
関連する呼び出し用ID
FAQ · gemini-3-pro-preview
- 利用できる入力と結果は何ですか?
POST /v1/chat/completions·gemini-3-pro-preview:text→textPOST /v1/messages·gemini-3-pro-preview:text→json,sse- リクエストはどの項目を使用しますか?
POST /v1/chat/completions·gemini-3-pro-preview:model,messages,streamPOST /v1/messages·gemini-3-pro-preview:model,messages,max_tokens,stream- どの制限が適用されますか?
POST /v1/chat/completions·gemini-3-pro-preview:messages.min_items:1